Factors Affecting the Long-Term Protection Against Hepatitis B Immunization in Infancy: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: \nIntroduction: Hepatitis B virus (HBV) infection is a major global health issues and one of the most dangerous viral infections with a high mortality rate. Newborns and infant vaccination against chronic HBV infection are crucial for preventing mother-to-child transmission (MTCT). This study aimed to conduct a meta-analysis to investigate the factors affecting long-term protection against Hepatitis B Immunization in infancy. Material and Methods: Our literature searches are from PubMed, Science Direct, Web of Science, and ProQuest publications between January 2000 and December 2021. The included literature assessed the risk of bias using the Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale. We identify Hepatitis B surface antibodies (anti-HBs) ≥ 10 mIU/mL as being protective against HBV infection. The results are combined with a random effect or fixed effect model. Results: Eighteen eligible observational studies with a total of 16,642 participants were included. Analysis of factors affecting long-term protection status by assessing anti-HBs titers showed significant results on several factors, including gestational age for anti-HBs titers (OR 2.5; 95% CI 1.62-3.85; p<0.0001), weight for age to anti-HBs titers (OR 1.36; 95% CI 1.06-1.75; p=0.02), length for age to anti-HBs titers (OR 0.01; 95% CI 0.01-0.02; p<0.00001), and immunization status based on the number of vaccine doses (4 doses vs 3 doses) to anti-HBs titers (p<0.00001). Conclusions: Anti-HBs titers of hepatitis B immunization were significantly affected by gestational age, weight for age, length for age, and vaccine doses. Parents of newborns must be informed about basic immunization and provide adequate nutritional intake to the mother and babies to prevent HBV infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».